Agentische Transformation – das sagen 9 Studien zur KI Einführung in KMUs

Es sind keine Neuigkeiten für verantwortungsvolle Unternehmensführer im DACH Raum: Das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz und agentischer Systeme ist längst hier. Inzwischen tritt diese Innovationswelle in die entscheidende Phase ein: die Ära der agentischen KI. hier erfahren Sie anhand von 9 Studien von McKinsey, Deloitte, OpenAI, google und anderen, wie man nun die richtigen Entscheidungen trifft. 

Während generative KI als Co-Pilot diente, agieren KI-Agenten als autonome “digitale Mitarbeiter”. Sie sind exzellent dafür geeignet, komplexe, mehrstufige Prozesse eigenständig zu orchestrieren und auszuführen. Für viele Branchen auch im DACH-Raum – vor allem jene, die auf Präzision, Sicherheit und Vertrauen aufgebaut sind – stellt dieser Wandel sowohl eine fundamentale Herausforderung als auch eine beispiellose Chance dar. 

Als Ihr spezialisierter Engineering-Partner für den Bau solcher Systeme verstehen wir, dass die Implementierung solcher agentischer KI Systeme weit über die Technologie hinausgeht. Sie erfordert eine strategische Neuausrichtung, die Datensouveränität, Compliance und Sicherheit in den Mittelpunkt stellt. 

Die folgenden Analysen führender globaler Beratungs- und Technologieunternehmen fassen den aktuellen Stand der Entwicklung zusammen und bieten einen möglichen Fahrplan für die Transformation auch Ihres Unternehmens.

Paradigmenwechsel: Vom KI-Experiment zum strategischen Imperativ

Die aktuelle Technologielandschaft ist durch das von McKinsey beschriebene “GenAI-Paradoxon” gekennzeichnet: Während breite Akzeptanz von KI-Tools gegeben ist, ist Wirkung auf das Geschäftsergebnis kaum messbar. Die Lösung ist laut McKinsez klar: sie liegt in der Entwicklung von reaktiven Assistenten hin zu proaktiven, zielorientierten KI-Agenten. Diese Agenten sind keine isolierten Werkzeuge mehr, sondern das Herzstück neu gestalteter, hocheffizienter Geschäftsprozesse. Diese Agents versprechen nicht nur inkrementelle Effizienzgewinne, sondern eine grundlegende Transformation von Betriebsabläufen.

Der Bericht von McKinsey, “Seizing the agentic AI advantage”, argumentiert dabei überzeugend, dass Unternehmen ihre KI-Strategie entsprechend strukturieren sollten. Keine verstreuten Initiativen, sondern zentrale Transformationsprogramm sollten entwickelt werden. Dies bedeutet etwa, über einfache Chatbots im Kundenservice hinauszudenken und besser End-to-End-Prozesse zu optimieren, etwa in der Logistik, oder bei operativen Systemen. 

Als Schlüssel dazu wird eine modulare, herstellerunabhängige “agentische KI-Mesh-Architektur” empfohlen, die es ermöglicht, verschiedene Agenten sicher und skalierbar über Altsysteme und neue Plattformen hinweg zusammenarbeiten zu lassen – ein kritischer Faktor vor allem für Unternehmen mit komplexen IT-Landschaften.

Google belegt mit Zahlen: Zögern ist keine Option

Der Bericht von Google Cloud, “KI-Agenten haben sich schnell zur nächsten Wettbewerbsfront entwickelt”, untermauert den strategischen Druck bei der Integration von KI Systemen mit beeindruckenden Zahlen. 

Die Akzeptanz ist bereits Realität: 54 % der Finanzdienstleister haben KI-Agenten implementiert, und 74 % der Unternehmen sehen einen ROI innerhalb des ersten Jahres. Early Adopters, die strategisch in agentische KI investieren, erzielen bereits heute ein Umsatzwachstum von 6-10 %.

Diese Zahlen senden eine klare Botschaft, die insbesondere auch den DACH-Markt, der den globalen Wettbewerbsdruck derzeit ohnehin stark zu spüren bekommt: Zögern ist keine Option. Der Wettbewerbsvorteil von morgen wird eindeutig durch den intelligenten und sicheren Einsatz von KI-Agenten geschaffen, so die Studie. Die Produktivität kann in vielen Fällen gesteigert werden (70 % der Führungskräfte berichten von Verbesserungen) und das Kundenerlebnis wird duch Innovationen in zusammenheng mit KI Agenten nicht selten neu definiert.

Erfolgsgrundlage bei KI Agenten: Anwendungsfälle für Unternehmen identifizieren und Daten beherrschen

Deloitte hat mit ihrer aktuellen Studie zu KI Agenten dargelegt, wie sehr der Erfolg der agentischen Transformation von der richtigen Auswahl der Anwendungsfälle abhängt. Es geht damnach nicht darum, die technologisch beeindruckendste, sondern die geschäftlich wertvollste Anwendung zu finden. Dies erfordert einen methodischen und strukturierten Ansatz.

Der Bericht von Deloitte, “Die Nutzung der richtigen agentischen KI-Anwendungsfälle”, schlägt etwa vor, Prozesse anhand von Kriterien wie Komplexität, Autonomiebedarf und dem Potenzial für kontinuierliches Lernen zu bewerten. Für Finanzinstitute im Konkreten sind Anwendungsfälle wie die Betrugserkennung in Echtzeit, die automatisierte Bearbeitung von Versicherungsansprüchen oder die dynamische Portfolio-Optimierung prädestiniert. Deloittes Priorisierungsmatrix, die neben Wirkung und Umsetzbarkeit auch die “Differenzierbarkeit” berücksichtigt, hilft dabei, Ressourcen auf jene Projekte zu konzentrieren, die einen echten Wettbewerbsvorteil schaffen, anstatt nur inkrementelle Verbesserungen zu erzielen.

OpenAI empfiehlt bottom-up Perspektive

Der Leitfaden von OpenAI zum Thema KI-Anwendungsfälle, empfiehlt eine Bottom-up-Perspektive, um KI möglichst erfolgreich in bestehende Prozessabläufe zu integrieren. Anstatt auf komplexe Leuchtturmprojekte zu warten, sollten Mitarbeiter befähigt werden, alltägliche Anwendungsfälle zu identifizieren, die sich in sechs Grundtypen (“Primitive”) wie Inhaltsgenerierung, Datenanalyse oder Automatisierung einteilen lassen. Dieser Ansatz fördert eine breite KI-Kompetenz in der Organisation, der vermeiden hilft, Konzepte, die zu fern von praktischer Realisierbartkeit liegen zu vermeiden und schafft eine Pipeline von Ideen, die dann zentral priorisiert werden können. 

Ein Agent, um sie alle zu beherrschen?

Das Whitepaper von PwC Schweiz und IMD, “Ein Agent, um sie alle zu beherrschen”, bringt die Diskussion auf den entscheidenden Punkt zurück: Ohne eine solide Datengrundlage ist jede KI-Initiative zum Scheitern verurteilt. Im Zeitalter autonomer Agenten wird die Qualität, Governance und Zugänglichkeit von Daten noch mehr erfolgsbestimmend. Vor allem für Unternehmen mit großem Datenaufkommen im DACH-Raum, ist dies eine wichtige Voraussetzung –  denn in der EU bestehen strenge Datenschutzgesetze (DSGVO) und, um es dezent zu formulieren, eine ausgeprägte Regulatorik. Der Fokus muss sich nach PwC von der Verwaltung statischer Daten hin zur Orchestrierung dynamischer, intelligenter Agenten verschieben, was eine robuste Datenstrategie unerlässlich macht.

Radikal nach McKinsey: die Agentische Organisation auf 5 Säulen

Wichtig ist auch zu beachten: Die Einführung von KI-Agenten ist keine rein technologische, sondern auch, wenn nicht gar primär eine organisatorische Transformation. Sie schafft, so beschreibt es McKinsey in einem weiteren, radikalen KI-Paper, eine neue, hybride Belegschaft aus Menschen und digitalen Kollegen. Dies erfordert auch ein radikales Umdenken in Bezug auf Strukturen, Rollen und Governance.

Der wegweisende Bericht von McKinsey, “The Agentic Organization: Contours of the next paradigm for the AI era”, skizziert dieses Paradigma. Die “agentische Organisation” basiert demnach auf fünf Säulen: 

1. KI-natives Geschäftsmodell
2. KI-zuerst-Betriebsmodell
3. agile Governance,
4. hybride Belegschaft
5. flexible Technologie- und Datenarchitektur
   

Anstelle traditioneller Hierarchien treten nach diesem Modell kleine, ergebnisorientierte Teams, in denen wenige menschliche Experten eine “Agentenfabrik” überwachen. Diese Vision hat tiefgreifende Implikationen für die Organisationsstruktur und erfordert eine Kultur, die Vertrauen zwischen Menschen und Agenten fördert und als ethischer Kompass dient.

Produktivität freisetzen mit dem TACO-Framework

Wer es weniger radikal, dafür durchaus appetitlicher möchte, dem liefert KPMG’s “Willkommen im Zeitalter der Agenten-KI” eine praktische Klassifizierung von Agenten mit dem TACO-Framework (Taskers, Automators, Collaborators, Orchestrators). Diese Einteilung hilft Unternehmen, den Reifegrad ihrer KI-Initiativen zu bestimmen und eine klare Roadmap zu entwickeln. Die Prognose, dass Agenten-KI allein ein Produktivitätspotenzial von 3 Billionen US-Dollar freisetzen kann, unterstreicht die Dringlichkeit. Besonders wichtig werden bei diesem Modell die “Orchestrators” – das sind fortgeschrittene Agentensysteme, die komplexe, voneinander abhängige Arbeitsabläufe über mehrere Abteilungen hinweg koordinieren und so völlig neue Geschäftsmodelle ermöglichen können.

Wandel bei der Preisgestaltung

Die Analyse rund um KI Agenten von BCG (via Maven) beleuchtet die kommerziellen Konsequenzen dieses Wandels in der Preisgestaltung. Der Trend geht weg von sitzplatzbasierten Lizenzmodellen hin zu ergebnis- und wertorientierten Preisen (“pay for outcomes”). Da KI-Agenten messbare Geschäftsergebnisse liefern – sei es durch Kosteneinsparungen oder abgeschlossene Transaktionen – fordern Kunden eine Preisgestaltung, die diesen Wert widerspiegelt. Dies zwingt Anbieter, den ROI ihrer Lösungen klar zu kommunizieren. Um dem gerechtwerden zu können, müssen dynamische, nutzungsabhängige Modelle entwickelt werden, was etwa auch für interne IT-Verrechnungsmodelle relevant ist.

Lektionen aus der Praxis: Disziplin in der Implementierung

Die erste Welle der Euphorie ist vorbei, und wir bekommen immer wieder zu hören, dass viele KI Projekte in iuhrem Benefit kaum quantifizierbar sind. Die praktischen Lehren aus der Implementierung zu ziehen ist nun jedoch entscheidend, geht man nach McKinseys, “One year of agentic AI: Six lessons from the people doing the work”. Der Erfolg hängt letztlich von technischer Disziplin, kontinuierlicher Evaluierung und einem klaren Verständnis der Grenzen dieser Technologie ab.

Deren Praxisbericht, liefert hierzu sechs wertvolle Erkenntnisse. Die wichtigste Lehre: Es geht nicht um den Agenten, sondern um den gesamten Workflow. Ein beeindruckender Agent, der den Gesamtprozess nicht verbessert, ist wertlos. Eine weitere wichtige Lektionen ist, dass Agenten nicht immer die beste Lösung sind. Unternehmen sollten deshalb in rigorose Evaluierung investieren, um “KI-Schlamperei” zu vermeiden. Wiederverwendbarkeit von Agentenkomponenten ist zudem entscheidend für die Skalierung.

Schlussfolgerung: der ideale Weg zur Agentischen Organisation

Die Synthese dieser führenden Berichte zeichnet ein ebenso klares Bild, wie unsere Arbeit mit DACH Unternehmen: Agentische KI ist keine ferne Zukunftsvision, sondern die zentrale Wettbewerbsfront von heute. Auch für Unternehmen im DACH-Raum ist diese Transformation unumgänglich. Sie muss aber auf einem Fundament aus strategischer Weitsicht, Datensouveränität und operativer Exzellenz aufgebaut werden.

Als Ihr Engineering-Partner sehen wir den erfolgreichen Weg in den folgenden Schritten:

1. Strategische Ausrichtung: Definieren Sie eine klare Vision, die über einzelne Anwendungsfälle hinausgeht und die Transformation ganzer Geschäftsprozesse zum Ziel hat.
2. Fundament schaffen: Stellen Sie die Qualität, Governance und Sicherheit Ihrer Daten als oberste Priorität sicher. Ohne eine robuste Datengrundlage ist ein skalierbarer und sicherer Agenten-Einsatz unmöglich.
3. Gezielt starten, schnell lernen: Beginnen Sie mit klar definierten Anwendungsfällen, die eine hohe Wirkung und Differenzierbarkeit versprechen. Nutzen Sie diese Projekte, um zu lernen und wiederverwendbare Komponenten für eine skalierbare “Agentenfabrik” zu entwickeln.
4. Mensch und Organisation einbeziehen: Gestalten Sie den Wandel aktiv, indem Sie Mitarbeiter weiterbilden, neue Rollen für die Zusammenarbeit von Mensch und Agent definieren und eine Kultur des Vertrauens und der kontinuierlichen Verbesserung schaffen.
5. Sicherheit und Compliance als Designprinzip: Bauen Sie agentische Systeme von Grund auf mit Blick auf Sicherheit, Transparenz und regulatorische Anforderungen. Dies ist kein nachträglicher Gedanke, sondern ein Kernprinzip für den Erfolg im Finanzsektor.

Die Zeit des Experimentierens ist vorbei. Die Zeit der strategischen, disziplinierten und sicheren Transformation hat begonnen. Wir sind bereit, Sie auf diesem Weg zu begleiten und die agentische Organisation der Zukunft für Ihr Unternehmen zu realisieren.